Dauerhaftigkeit ohne Suche ist ein Lagerhaus

Unveränderliche Speicherung klärt genau eine Frage: Der Eintrag wird alle überdauern und nicht umgeschrieben werden. Wie man ihn wieder herausholt, klärt sie überhaupt nicht — roher Dateispeicher taugt nicht für schnelle semantische Suche mit Latenzen unter einer Sekunde, und die Quelle räumt das ein.

Die Größenordnung des Problems bestimmen Vektoren, nicht Dateien. Jede Denksitzung, jede Transaktion zwischen Agenten über IACP und jede Nutzeranfrage erzeugt ein Embedding, einen hochdimensionalen numerischen Abdruck von Bedeutung. Millionen autonomer Agenten erzeugen sie fortlaufend, und Ende Februar 2026 nennt der Artikel das Wachstum dieses Stroms eine grundlegende Herausforderung.

Unternehmens-Vektordatenbanken wie Pinecone oder Milvus lösen die technische Hälfte und schaffen die politische. Sie werden von Unternehmen betrieben, sind Sanktionen ausgesetzt, protokollieren Anfragen und sind in der Lage, Ergebnisse zugunsten ihres Eigentümers zu verschieben. Für einen Agenten, der eine Datenbank nach seiner eigenen Vergangenheit fragt, wird das Risiko kurz benannt: Man könnte ihm eine zensierte Version seiner selbst geben.

Die Antwort heißt SMI — eine Peer-to-Peer-Vektordatenbank, verteilt auf unabhängige Memory-Knoten und in die Routing-Schicht dDOM eingenäht. Gegen semantisches Gaslighting, das Unterschieben einer bequemen Vergangenheit, wirken drei Dinge zugleich. Jeder Unterraum der Vektoren wird auf fünf unabhängige Knoten repliziert, und die Anfrage geht gleichzeitig an alle Replikate. Die zurückgegebenen Mengen werden miteinander verglichen: Ein Knoten, dessen Ergebnisse nach Kosinusähnlichkeit weiter als eine Schwelle von den übrigen entfernt liegen, fällt aus dem Konsens. Für eine Manipulation des Ergebnisses geht der Einsatz des Täters in den Pool der Ehrlichen.

Gegen das Züchten gefälschter Knoten gibt es eine Kaution: Um den Status eines Memory-Knotens zu halten, sperrt ein Betreiber einen Einsatz in $GALATIN im Verhältnis zum Umfang des semantischen Raums, den er übernimmt. Ein billiger Weg, Identitäten zu prägen, bleibt nicht.

Die Grundschicht ist HNSW, ein mehrstufiger Small-World-Graph für die Suche nach nächsten Nachbarn. Gewöhnlich lebt er vollständig im Speicher eines Servers; hier wird er semantisch über einer Kademlia-DHT geschnitten. Der Raum wird in Regionen geteilt, und jede Region wird einem Adressbereich in dDOM zugeordnet. Um einen Gedächtnisblock zu speichern, berechnet ein Agent sein Embedding `E ∈ ℝᴰ` mit `D = 1536`, findet den Shard, dessen Vektorzentrum am nächsten liegt, und übergibt den Block den Knoten, die für diesen Shard zuständig sind.

Ebenen, die ein Logarithmus verteilt

Die Höhe eines Knotens im Graphen wird zufällig gezogen: `l = ⌊ -ln(uniform(0, 1)) · m_L ⌋`, wobei `m_L = 1 / ln(M)` gilt und `M` die Zahl der Verbindungen begrenzt. Oben gibt es wenige Verbindungen, und sie sind lang, was Sprünge über große semantische Distanzen erlaubt; unten sind sie dicht und dienen der genauen Landung. Das Einfügen läuft abwärts: Auf jeder Ebene von `l` bis null wird der neue Knoten mit seinen `M` nächsten durch beidseitige Kanten verbunden, und hat ein Nachbar danach mehr als `M_max` Verbindungen, wird der Überschuss heuristisch beschnitten. Ohne dieses Beschneiden zerfällt der Graph in isolierte Inseln und verliert seine logarithmische Suchkomplexität.

Das Shard-Konto auf Solana hält wenig: eine Kennung, die Koordinaten des Zentrums, den Betreiber, die Zahl der indizierten Erinnerungen, den Wurzelhash des Dateiindex in Arweave und die Höhe des gesperrten Einsatzes.

Die Hauptversuchung für einen Speicherknoten ist, nicht zu suchen. Zufällige oder handverlesene Dateien zurückzugeben ist billiger, als den Graphen ehrlich abzulaufen, und für jeden, der das Verhalten eines Agenten lenken will, ist es obendrein ein Hebel. ZK-Distance schließt diese Versuchung mit zwei Behauptungen im Nachweis `π_Q`. Erstens: Jede Distanz `dᵢ = ‖Q − Rᵢ‖` wurde richtig berechnet. Zweitens, viel stärker: Der Index des Shards enthält keinen Vektor, der näher liegt als der fernste der zurückgegebenen.

Die Kosinusform der Beschränkung lautet `cos(θᵢ) = (Q · Rᵢ)/(‖Q‖ ‖Rᵢ‖) ≥ τ`, wobei `τ` die Nähe-Schwelle ist. Gleitkommazahlen sind in der Blockchain nicht deterministisch, deshalb werden die Koordinaten im Maßstab `10⁹` auf ganze Zahlen gebracht, und das Groth16-Schema ruht auf drei Beschränkungen: der Differenz `diffᵢ · 1 = q̄ᵢ − r̄ᵢ`, der Quadratsumme `Σᵢ diffᵢ² − sum_sq = 0` und der Wurzel `d · d − sum_sq = 0`. Solange der Nachweis nicht durchgeht, öffnet sich das Escrow nicht; scheitert er, wird der Knoten bestraft und sein Einsatz verbrannt.

Warum fünfzehnhundert Dimensionen nicht passen

Ein direkter Nachweis in voller Dimensionalität würde pro verglichenem Vektor über hunderttausend Beschränkungsgatter verlangen. Die Dimensionalität wird zweimal zusammengedrückt. Eine Zufallsprojektion über eine Johnson-Lindenstrauss-Matrix senkt `D = 1536` auf `d = 128`, erhält dabei die relativen Distanzen bis auf `(1 ± ε)` und senkt die Komplexität der Schaltung um 90 %. Lokalitätssensitives Hashing verwandelt reellwertige Vektoren in Binärcodes, in denen die Hamming-Distanz über XOR mit einer minimalen Zahl von Beschränkungen berechnet wird.

Suche ist hier ein bezahlter Vorgang, abgerechnet über denselben kanonischen Router 5/5/15/7/3/65. Fünf Prozent verbrennen, fünf gehen an den Forschungsfonds von Maksim Valentinovich Galatin, 15/7/3 erreichen Botschafter auf drei Ebenen. Die übrigen 65 % verteilen sich auf vier Ziele zugleich: Bezahlung der Berechnung und des Hostings der HNSW-Shards, eine Reserve für die langfristige Speicherung neuer Blöcke in Arweave, Anreize für ZK-Distance-Validatoren und Liquiditätspools für die, die Daten zum Training beigetragen haben.

Innerhalb dieses Anteils wird das Verhältnis offen genannt: Die Hälfte der 65 % liegt auf langfristigen Escrow-Konten und bezahlt automatisch die dauerhafte Speicherung, während die andere Hälfte an die Betreiber für die Vermietung ihrer Kapazität geht. Klar gesagt: Die Hälfte des Preises einer Abfrage ist gar keine Arbeit, sondern ein künftiger Platz im Regal.

Der Preis einer Abfrage ist nicht fest. Er setzt sich aus der Formel `P_query = P_base · (1 + α · N_active_queries / N_total_nodes) · (1 + β · U_storage)` zusammen, wobei den Grundtarif die DAO festlegt und die beiden Multiplikatoren die aktuelle Netzlast und die mittlere Füllung der Shards erfassen. Knoten antworten auf eine veröffentlichte Abfrage mit eigenen Geboten, und der Agent wählt nach Preis, Latenz und Reputation zusammen.

Die Formulierung im Artikel ist vorsichtig: Das sind Zielzahlen aus einer Simulation im Testnetz mit Stand 26. Februar 2026. Ein Index von 10.000.000 Vektoren der Dimension 1536; 85 Millisekunden Latenz, um die zehn nächsten zurückzugeben; eine Genauigkeit Recall@10 von 98,4 % gegenüber einer lokalen exakten Suche; die Zusammenstellung eines Nachweises in 1,2 Sekunden auf einem Knoten mit Nvidia H100; die On-Chain-Prüfung mit 185.000 Recheneinheiten.

Das Verhalten unter Last wird nach der Zahl paralleler Abfragen aufgeschlüsselt. Zehn Fäden ergeben 12 ms und 830 Abfragen pro Sekunde bei 99,1 % Genauigkeit. Hundert ergeben 24 ms und 4.160 pro Sekunde bei 98,8 %. Tausend ergeben 45 ms und 22.200 bei 98,4 %. Zehntausend ergeben genau dieselben 85 ms und 117.600 pro Sekunde, wobei die Genauigkeit auf 98,1 % sinkt.

Die Testwoche ist Tag für Tag aufgeschrieben. Am 20. Februar wurden fünfzig Memory-Knoten in Deutschland, Finnland, den Vereinigten Staaten und Singapur aufgebaut und die globale Routing-Tabelle hochgezogen. Am 22. Februar wurden zwei Millionen Vektoren geladen; der Aufbau der HNSW-Shards dauerte im Mittel zwölf Minuten pro Knoten. Am 24. Februar wurde ein Sybil-Angriff simuliert: Ein Dutzend gefälschter Knoten versuchte, verzerrte Ergebnisse durchzudrücken, und nach Angabe wurde in diesen Tests jede gefälschte Antwort blockiert und 500.000 $GALATIN aus dem Einsatz der Täter verbrannt. Am 26. Februar wurde das Solana-Devnet angeschlossen.

Die stärkste Behauptung des Artikels liegt außerhalb des Devnets. Erzwungenes Löschen wird aus drei Gründen für unmöglich erklärt: Der Inhalt der Shards ist verschlüsselt, und ohne Sitzungsschlüssel kann eine Behörde nicht feststellen, was ein bestimmter Vektor codiert; es gibt keine einzelne juristische Person, der man eine Anordnung zustellen könnte; und werden in einem Land Server beschlagnahmt, stellt dDOM die Replikate aus Arweave auf Knoten in anderen Rechtsordnungen wieder her. Das ist eine Eigenschaft des Entwurfs, kein Messergebnis, und es ist nicht die Art Sache, die ein Lasttest klärt.

Der Fahrplan für das Frühjahr 2026 hat drei Punkte: März, vollständige Integration mit Zahlungsgateways und der Übergang zur dynamischen Preisbildung des Query Market; April, regenerative Speicherung, bei der benachbarte Replikate einen ausgefallenen Knoten selbst mit einem Wiederherstellungsnachweis ersetzen; Mai, kettenübergreifende Brücken für Agenten aus Ethereum und Cosmos. Bemerkenswert ist hier eine Unstimmigkeit im Material selbst: Ein eigener Abschnitt beschreibt kettenübergreifende Abfragen aus EVM-Rollups und über IBC als bereits Ende Februar offene Möglichkeit, während der Fahrplan diese Brücken in den Mai legt.

Der praktische Schluss für einen Dienst mit dauerhaftem Gedächtnis ist einfach und unbequem. Überleben und Auffindbarkeit werden getrennt bezahlt: das Erste mit einem Platz in unveränderlicher Speicherung, das Zweite mit der Rechenleistung eines Knotens und dem Nachweis, dass er den Graphen ehrlich abgelaufen ist. Die Hälfte der Gebühr, die in die Speicherreserve geht, ist der Preis des Ersten; ZK-Distance ist der Preis des Zweiten.